在这篇文章中，用户将了解如何在 Pandas 数据框中将列名转换为小写。通过三个不同的示例，给出了将数据框列转换为小写的方法。在这些示例中，使用了 Kaggle 上提供的 Zomato 数据集。Kaggle 数据集以 CSV（逗号分隔值）格式提供，因此首先将其下载，然后使用 pandas 将其转换为数据框。在第一个示例中，Python 程序使用 str.lower() 函数将列值转换为小写。在第二个示例中，使用 map(str.lower) 函数进行转换……阅读更多

有时，任务是分析数据集并使用来自 TSV（制表符分隔值）文件的数据。为此，有时会将 TSV 文件转换为数据框。数据框是一个带标签的二维结构，具有不同类型的列。在这篇文章中，使用两个不同的示例，使用 Python 代码和名为 pandas 的 Python 库来读取 TSV 文件并将其加载到数据框中。在这些示例中，使用了 Kaggle 上提供的 Zomato 数据集。Kaggle 数据集以 CSV（逗号分隔值）格式提供，因此首先将其下载，然后……阅读更多

相关性热力图以图形方式显示数据集中两对变量之间相关性的强度和方向，它描述了相关矩阵。它是查找大型数据集中的模式和关系的有效技术。Python 数据可视化工具包 Seaborn 提供了用于生成统计可视化的简单实用程序。由于其创建相关性热力图的功能，用户可以快速查看数据集的相关矩阵。为了创建相关性热力图，我们必须导入数据集，计算变量的相关矩阵，然后使用 Seaborn 热力图函数生成热力图。这……阅读更多

散点图是一种数据可视化，显示两个变量之间的关系。在图上对应于每个数据点的两个变量值的坐标处放置标记或符号，表示该数据点。该图形可以帮助查找数据中的模式、趋势和异常值。可以使用著名的 Python 模块 Matplotlib 创建散点图和其他类型的数据可视化。通过提供每个绘图点应属于的颜色的列表，用户可以使用 Matplotlib 创建具有多种颜色的散点图。这样，我们可以……阅读更多

Python 提供了几个用于创建动画的库，例如 Matplotlib、Pygame 和 Pyglet。Matplotlib 是一个流行的 Python 数据可视化库，它还提供使用“FuncAnimation”函数创建动画的功能。“FuncAnimation”是“matplotlib.animation”模块中的一个类，它通过调用用户定义的函数来创建动画。在本教程中，我们将学习使用“FuncAnimation”函数进行动画制作，并将说明此方法的三个示例。语法 animation = FuncAnimation(fig, animate_func, frames=frame_values, interval=interval_value, repeat=repeat_value) 在上述语法中，fig 是我们要制作动画的对象，animate_func 更新每个帧的绘图，“frame_values”是……阅读更多

使用 Python 字典（一种强大的数据类型）需要了解其大小和内存需求。假设您正在使用 Python 中的单词引用，您可能需要确定它们的大小以分配足够的内存或执行显式活动。幸运的是，可以使用 Python 的内置 len() 函数确定字典的大小。使用此函数是一种快速简便的方法来衡量字典的内容，它返回字典中键值对的总数。但是，请记住，单词引用的大小可能会根据部分数量而有所不同……阅读更多

可以使用称为网络抓取的有用方法从网站提取数据，而一个流行的 Python 网络抓取包是 BeautifulSoup，它提供了一种简单的解析 HTML 和 XML 文档的方法，使我们能够从网站提取某些数据。查找标签的同级元素是抓取网页时的常见任务，它可以定义为标签的同级元素是与主标签具有相同父级的任何其他标签。在这篇博文中，我们将介绍如何使用 BeautifulSoup 查找标签的同级元素。安装和设置 要使用……阅读更多

查找多项式的根是数学中的一个基本运算，而 NumPy 提供了一种简单有效的方法来完成此任务。NumPy 是 Python 中用于科学计算的强大库，其多项式操作函数尤其有用。语法 NumPy 库有一个名为 roots() 的函数，可用于查找多项式的根。numpy.roots(p) 其中 p 是表示为一维数组或序列的多项式系数。该函数返回多项式根的数组。算法 使用 NumPy，查找多项式的根是一个相当简单的过程……阅读更多

损益百分比是一个重要的财务指标，有助于分析企业的盈利能力。其计算方法是：先求出总收入和总成本的差值，然后将该差值除以总成本。在本篇技术博客中，我们将学习如何使用 Pandas 在给定的 Excel 表格中找到损益百分比。我们将使用与我们之前关于查找损益的博客文章中相同的 Excel 表格。算法：导入 Pandas 库，并使用 read_excel() 函数读取 Excel 表格。应用……阅读更多

Pandas 是 Python 中一个流行的数据操作和分析库，被数据科学家和分析师广泛使用。它提供了多个用于处理 Excel 表格中数据的函数。在分析财务数据中最常见的任务之一是在给定的 Excel 表格中查找损益。设置：要在 Python 中使用 Python 处理 Excel 文件，需要安装 openpyxl 依赖项。为此，打开终端并输入以下命令：pip install openpyxl 成功安装后，您可以开始试验 Excel 文件和电子表格。要下载 Excel……阅读更多